엣지 AI 최적화 엔지니어

소개

나비프라는 미션을 이루기 위해서 총 3단계의 단계를 가지고 제품을 개발하고 시장에 적용하고 있어요. 그 계획대로 현재 단일 로봇에 대한 주행 솔루션을 개발했고 고도화 하는 작업을 하고 있어요. 그 다음 단계로는 다중 로봇에 대한 관제 시스템을 개발하고 있어요. 마지막 단계로는 로봇을 위한 인프라를 구축하는 것을 목표로 하고 있어요. 구체적인 내용은 다음과 같아요. •1단계, Navi-Core(단일 로봇 정밀 자율주행, SW 솔루션) 어떤 로봇이든 Navi-Core가 적용된다면 정밀 자율주행이 가능해집니다. DD, QD, SD 등 다양한 휠 베이스 에서도 호환이 되고, 로봇의 크기나 모터 드라이버, 라이다 센서의 모델이 다르더라도 Navi-Core의 프로토콜만 맞춰주면 바로 주행이 가능합니다. Navi-Core에는 사용자 친화적인 UI가 포함되어 있습니다. +-10mm, +-1(deg)의 도착 정밀도의 성능을 가지고 있습니다. •2단계, Navi-Brain(다중 로봇 관제 시스템, SW 솔루션) 다양한 종류의 로봇이 한 공간에서 Navi-Brain의 명령을 받아 움직인다면, 최적화된 동선을 이용하여 교통의 교착 없이 로봇이 자신의 일을 수행 할 수 있습니다. Navi-Core와 연동되는 Brain UI를 통하여 이 과정을 모니터링 및 수정이 가능하고, 대량의 로봇 관리에 적합한 솔루션 입니다. •3단계, Navi-Infra(로봇 인프라 시스템) 로봇 외부에 설치 된 센서를 사용하여 로봇의 위치를 계산하여 로봇을 제어하는 인프라의 개념입니다. AI Robotics Engineer는 1~3단계 모두에서 필요한 로봇에 관련한 딥러닝 기반 연구/개발하는 역할이에요.

주요업무

• 컴퓨터비전 기반 AI 모델 경량화 및 최적화 • 컴퓨터비전 파이프라인과 모델 통합 • Vision AI 모델 구조 분석 • FPS, 지연시간, 메모리, 전력 등 실사용 성능 지표 개선

자격요건

• 리눅스 환경에서의 엣지 개발 경험 • 딥러닝 모델을 구조 단위로 이해하고 다뤄본 경험 • 성능 병목을 분석하고 개선한 경험

우대사항

• 다양한 엣지 컴퓨팅 디바이스 사용 경험(jetson orin, nano 등) • TensorRT, ONNX Runtime 등 활용 경험 • 컴퓨터비전 개발 경험 • 실제 제품 및 서비스 배포 경험 • 관련분야 석사 이상 학위

혜택 및 복지

• 유연한 근무 시간 • 직원 건강을 위한 다양한 복지 프로그램 제공